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【オンデマンド:tdo2025060301】実験計画法の基礎と効果的な活用手法および 実験回数を少なくできる直交表の使い方

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講師:ティー・エム研究所 代表 工学博士 芳賀知 氏
東北大学工学部通信工学科卒業。情報通信機器メーカーにて、情報機器・システムの開発・設計、電子実装、EMC設計技術、高速伝送技術の研究開発に従事。技術研究組合 超先端電子技術開発機構(ASET)にて、経済産業省所管NEDO研究プロジェクト「超高密度電子SI技術の研究」の研究。ティー・エム研究所を開設後は研究開発、技術開発などにおける技術コンサルティングを中心に活躍中。群馬大学大学院理工学府 非常勤講師。
講習会について

 理学、工学、医学・薬学などの分野では、実験が不可欠ですが、実験の計画、考察の進め方が不十分だと、膨大な回数の無駄な実験をしてしまったり、何回実験しても正しい結論に辿り着けない等の現象が起きてしまいます。このような事態にならないためには、統計的な考え方、実験の計画・手法などをきちんと理解しておく必要があります。  本講座では、始めに統計学の基礎を解説し、次に実験計画法の基本的な考え方、例題をまじえて効率的な実験の計画方法、目的に応じた実験データの解析方法などをわかりやすく解説します。そして、実験回数を画期的に少なくできる直交表の効果的な活用について解説します。

  • 1.統計学の基本
    • ① 母集団とサンプル(標本)
  • 2.集団の特性を示す統計量
    • ① 集団を代表する統計量 -平均値など
    • ② 集団のばらつきを表す値 -平方和、分散、標準偏差
  • 3.ばらつき(分布)を表す関数
    • ① 確率密度関数
    • ② 最も重要な正規分布
  • 4.統計量の分布
  • 5.統計学的仮説検定(Statistical hypothesis testing)
    • ① 仮説検定とは
    • ② 仮説検定の手順
    • ③ 仮説検定における2種類の誤り
  • 6.実験をする前に
  • 7.実験計画法とは
    • ① 実験計画法(design of experiments)とは
    • ② 誤差に対する考え方 -Fisherの3原則
    • ③ 実験計画法の構成 -実験配置法と実験データの解析法
  • 8.実験配置法の種類
  • 9.実験データの解析法
    • ① データの構造模型 -データ解析における仮定
    • ② 質的因子と量的因子
    • ③ 分散分析
  • 10.基本となる1因子実験配置(1元配置)
    • ① 完全無作為化法
  • 11.2因子実験(2元配置)
    • ① 繰り返しのない2元配置
    • ② 繰り返しのある2元配置
  • 12.直交表による実験のメリットと3つの留意点
  • 13.直交表の性質と注意点
    • ① 直交表とは
    • ② 直交表の性質
    • ③ 交互作用のある場合 -列の割付けに注意
  • 14.直交表による実験 ー2水準の場合
    • ① 適用対象と活用法
    • ② 交互作用のない場合
    • ③ 直交表で特に注意したい交互作用
    • ・統計解析関連の基礎知識とその活用の考え方
    • ・実験計画法の主旨とその効果的な活用手法
    • ・直交表の効果的な活用

    36,300円(税込)

    約3.5時間

    アカウント発行日から4週間
    ※テキストは申込の翌営業日以内(休日を除く)に発送

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